多曝光图像融合算法实现.ppt

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卡尔曼滤波融合算法，2013IROS论文单目视觉传感器与IMU的融合算法modular_sensor_fusion

该资源提供了一种图像处理方法，可以将拍摄于灰蒙蒙天气下的照片中的天空转换成蓝天白云等不同背景，同时整合两部分内容，调整色调，使处理后的图像更加和谐。此算法基于区域生长和形态学处理，在MATLAB环境下

为了使融合后的多聚焦图像细节特征丰富且边缘清晰,提出一种基于快速有限剪切波变换(FFST)与引导滤波的图像融合算法。利用FFST将源图像分解为低频系数和高频系数。在融合低频系数时,定义一种改进的拉普拉

为进一步提高多聚焦图像的融合质量,提出一种基于监督学习的全卷积神经网络多聚焦图像融合算法。该算法旨在运用神经网络学习源图像不同聚焦区域的互补关系,即选择源图像中不同的聚焦位置合成一张全局清晰图像。该算

针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题，根据CT/MRI图像内容的互补性，提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下，对反映图像近似内容的

同一场景不同曝光的图像序列，常出现曝光不足或曝光过度的区域，造成高亮或阴暗处的细节损失。针对这一问题，提出的多尺度细节融合的多曝光高动态图像重建方法，根据图像的对比度、饱和度、适度曝光量等三个测度因子

文章中介绍把图像分成若干块，通过计算熵值找出最优版块，最后融合在一起

针对非下采样金子塔(NSP)用于平移不变的剪切波变换(NSST)中不能有效捕获图像的结构信息问题,提出一种多尺度非局部均值滤波(MNLMF)和剪切波(SF)方向滤波的新变换,即利用MNLMF代替NSS

此为MATLAB软件下的几种图像融合算法及评价。包括信息熵等评价指标计算，在MATLAB下可直接运行。